## J-MAS
Jurnal Manajemen dan Sains, 8(1), 2023: 590-598 Program Magister Manajemen Universitas Batanghari ISSN 2541-6243 (Online), ISSN 2541-688X (Print), DOI 10.33087/jmas.v8i1.813

## Analisa Komparasi dan Uji Akurasi Model Altman, Grover,

## Springate dan Zmijewski dalam Mendiagnosis Kebangkrutan Emiten Saham Jasa Transportasi di Bursa Efek Indonesia Pada Masa Pandemi

## Yuniar Fitriyani
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang Correspondence email : yuniar.fitriani@asia.ac.id

## ABSTRAK
Penularan virus COVID-19 yang menjadi pandemi hampir seluruh negara di belahan dunia memberikan dampak terhadap sektor-sektor penggerak ekonomi terutama transportasi karena adanya berbagai kebijakan pemerintah terkait pembatasan mobilisasi masyarakat sehingga terpuruknya sektor ini akan mempunyai dampak berantai yang terkait dengan segala hal. Penurunan pendapatan perusahaan transportasi secara terus menerus sementara beban operasional  yang  tetap  harus  ditanggung  perusahaan  dapat  mengancam  keberlangsungan  usaha  yang  pada akhirnya  perusahaan  mengalami  kebangkrutan.  Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  perbedaan  menilai  potensi kebangkrutan pada emiten sektor jasa transportasi yang sahamnya melantai di bursa efek tahun 2018-2021 dengan menggunakan model Altman , Grover , Zmijewski dan Springate sehingga diketahui seberapa besar perbedaan dan akurasi  keempat  model  tersebut  dalam  mendiagnosis  adanya  kebangkrutan.  Teknik  purposive  sampling  yang digunakan  telah  menemukan  sebanyak  8  emiten  sebagai  sampel  dengan  32  laporan  keuangan  selama  periode penelitian.  Hasil  dari  penelitian  menemukan  19  laporan  keuangan  diprediksi  bangkrut,  6  laporan  keuangan diprediksi rawan bangkrut dan 7 laporan keuangan dikategorikan sehat menurut model Altman . Model Grover memprediksi  10  laporan  keuangan  berpotensi  bangkrut  dan  22  diprediksi  sehat.  Model Springate yang memprediksi  27  laporan  keuangan  berpotensi  bangkrut  dan  5  saja  yang  sehat.  Model Zmijewski justru memprediksi  3  laporan  keuangan  saja  dalam  kondisi  bangkrut,  29  laporan  keuangan  yang  berpotensi  sehat. Keempat model tersebut mempunyai perbedaan yang signifikan, dimana model paling akurat dalam mendiagnosis kebangkrutan  emiten  saham  jasa  transportasi  adalah Grover karena  memiliki  tingkat  akurasi  78%,  sedangkan model Altman dan Springate dengan tingkat akurasi terendah sebesar 44%.
Kata Kunci : Altman; Grover; Kebangkrutan; Springate; Zmijewski

## ABSTRACT
The transmission of the COVID-19 virus which has become a pandemic in almost all countries in the world has had an impact on economic driving sectors, especially transportation due to various government policies related to limiting community mobilization so that the decline in this sector will have a chain effect related to everything. A continuous decline in the revenue of a transportation company while the operational expenses that must be borne  by  the  company  can  threaten  the  sustainability  of  the  business,  which  in  the  end  the  company  will  go bankrupt. This research wants to find out the differences in assessing the potential for bankruptcy in issuers in the transportation services sector whose shares are listed on the stock exchange in 2018-2021 using the Altman, Grover, Zmijewski and Springate models. The purposive sampling technique used has found 8 issuers as a sample with 32 financial reports during the study period. The results of the study found that 19 financial reports were predicted to be bankrupt, 6 financial reports were predicted to be prone to bankruptcy and 7 financial reports were  categorized  as  healthy  according  to  the  Altman  model.  The  Grover  model  predicts  that  10  financial statements have the potential to go bankrupt and 22 are predicted to be healthy. The Springate model predicts that  27  financial  statements  have  the  potential  to  go  bankrupt  and  only  5  are  healthy.  The  Zmijewski  model actually predicts only 3 financial reports are in a state of bankruptcy, 29 financial reports are potentially healthy. The  four  models  have  significant  differences,  where  the  most  accurate  model  in  diagnosing  the bankruptcy  of issuers of transportation services stocks is Grover because it has an accuracy rate of 78%, while the Altman and Springate models have the lowest accuracy rate of 44%.
Keywords: Altman; Grover; Financial distress ; Springate; Zmijewski

## PENDAHULUAN
Transportasi mempunyai peranan penting sebagai penggerak sosial ekonomi karena kegiatannya dalam menyalurkan hasil produksi antar daerah memudahkan barang cepat terkirim dari suatu tempat produksi ke tempat yang lain dan menjadikan mobilisasi manusia bisa cepat berpindah tempat dari suatu tempat  ke  tujuan lain  sehingga  sektor ini  dijadikan  sebagai  sarana  untuk mengintegrasikan  berbagai wilayah di Indonesia.  Pemerataan hasil pembangunan dan  produksi yang dirasakan manfaatnya oleh masyarakat berkat adanya alat transportasi, menjadikan kebutuhan jasa angkutan  memudahkan akses mobilitas  manusia  dan  produk  semakin  berperan  mendongkrak  pengembangan  perekonomian masyarakat, mengurangi tingkat pengangguran dan pembangunan wilayah (Okwita, 2019).
Sejak  adanya  pandemi  Covid-19  membuat  bisnis  transportasi  umum  terpukul  karena pemberlakuan  PSBB,  PPKM dan  larangan mobilisasi  masyarakat  dalam  upaya  pencegahan  tertular virus. Sektor yang merasakan dampak terberat adanya pandemi Covid-19 berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) seperti dilansir Bisnis.com tanggal 5
Februari  2021  adalah  jasa  transportasi  yang  memberitakan  laju  pertumbuhan  PDB  sektor transportasi dan pergudangan mengalami kontraksi terdalam sepanjang tahun 2020 sebesar minus 15,04 persen. Dikuatirkan hal ini dapat  merugikan banyak perusahaan yang bergerak di sektor transportasi, misalnya  di  bidang  pelayaran,  jam  operasional  angkutan  penyeberangan  dibatasi  pada  angkutan kendaraan  angkutan  barang  yang  dikuatirkan  berdampak  pada  produktivitas  dan  kinerja  angkutan penyeberangan.  Di  sektor  transportasi  darat,  akibat  pembatasan  mobilisasi  masyarakat  membuat pengendara ojek pangkalan menurun pendapatannya karena adanya anjuran pembayaran nontunai untuk menekan penyebaran virus seperti pemberitaan DayakNews.com pada 6 Juni 2020. Pada transportasi layanan maskapai penerbangan,  kebijakan  terkait  pandemi  covid-19  mengakibatkan  penjualan  tiket anjlok  karena  banyak  penumpang  yang  membatalkan  rencana  perjalanannya.  Untuk  melakukan perjalanan dengan maskapai penerbangan calon penumpang harus melakukan tes PCR yang biayanya mahal  sehingga timbul  rasa  enggan  untuk melakukan  perjalanan  yang  berakibat  penghasilan  hampir semua perusahaan terutama di sektor ini turun tajam seperti dilansir Suara.com pada 11 Agustus 2020 rata-rata  omset  sektor  bisnis  transportasi  udara  merosot  hingga  50  persen,  sehingga bisnis   transportasi ini  terancam  bangkrut  imbas  dari  penurunan  secara  tajam  dari  keuntungan  yang didapat, bahkan kondisi ini tak hanya dialami negara Indonesia saja tetapi juga dari maskapai negara lain yang terancam kebangkrutan akibat pembatasan operasional.
Kebangkrutan  identik  dengan  ketidakpastian  tentang  berkurangnya  kemampuan  perusahaan untuk  melanjutkan  operasi  dan  ketidakmampuannya  untuk  membayar  kewajiban  keuangannya  tepat waktu (Kasmir, 2016). Kebangkrutan  menjadi sebuah hal yang mampu membuat penasaran dan ditakuti perusahaan sehingga banyak analis menganggap adanya kesulitan untuk memprediksi adanya potensi ancaman    terkait  kualitas    rendahnya  aktiva    dan    ekuitas  yang  minim  sehingga  situasi  ini  perlu diidentifikasi lebih awal agar perusahaan dapat mengambil tindakan dini dan mengantisipasi resiko di masa depan (Ghosh, 2017). Menurut Darsono & Ashari (2005), dalam pendeteksian financial distress diperlukan  model  atau  alat  pendeteksi  kebangkrutan  yang  membantu  calon  investor  dan  kreditur menginvestasikan  modalnya  yang  dipercaya  mempunyai  tingkat  ketepatan  tinggi  yaitu  model Zmijewski , Springate dan Grover .  Namun  sebenarnya  tidak  hanya  itu  saja,  masih  ada  banyak  lagi formula ukuran prediksi kebangkrutan yang bisa digunakan seperti model Foster, Altman ,  dan Ohlson . Model-model  tersebut  diketahui  memiliki  akurasi  yang  tinggi  pula  berdasarkan  penelitian-penelitian sebelumnya (Fauzan & Sutiono, 2017).
Hasil  penelitian  (Fahmi  Wahyudin,  2022)  menujukkan  keakuratan  model  yang  paling  tinggi dalam mendiagnosis  kepailitan  emiten  saham  sektor pertambangan  adalah Zmijewski dengan tingkat ketepatan  78,24%.  Sedangkan  (Nur  et  al.,  2022) melakukan  perbandingan  dengan  mendiagnosis  4 model  prediksi  yang  hasilnya  justru  model Springate yang  paling  tinggi  derajat  akurasinya  dalam mendeteksi  kebangkrutan  yaitu  mencapai  100%,  sehingga  terdapat zero  error bila  mendeteksi kebangkrutan  emiten  saham  yang delisting tahun  2018  dari  lantai  bursa  efek  dengan  menggunakan model  ini.  Berbeda  lagi  dengan  penelitian  (Wulandari  &  Fauzi,  2022) justru  model Grover yang ketepatannya tertinggi mencapai sebesar 99% dalam mendiagnosis kebangkrutan emiten real estate dan property . Penelitian (Wahyuni & Rubiyah, 2021) justru menemukan model Altman yang paling akurat yaitu sebesar 76% sebagai pendeteksi kebangkrutan emiten saham sektor perkebunan yang listing di BEI.
Mengingat  hasil  yang  bertentangan  dari  studi  sebelumnya  tentang  model  peramalan
kebangkrutan, penelitian ini  berusaha melakukan review seberapa signifikan perbedaan penggunaan 4 model  prediksi  kebangkrutan  model Altman,  Grover,  Zmijewski dan Springate .  Penelitian  juga menunjukkan  model  mana  yang  terbaik  dari  keempat  model  tersebut  dengan  cara  menunjukkan keakuratan yang paling tinggi dalam mendiagnosis kebangkrutan emiten saham jasa transportasi yang sahamnya melantai di Bursa Efek Indonesia.

## Tinjauan Pustaka

## Laporan Keuangan
Laporan keuangan menurut Kasmir (2016) adalah laporan yang menunjukkan keadaan financial suatu bisnis di suatu titik waktu atau untuk jangka waktu tertentu. Keadaan financial sebuah bisnis saat ini adalah posisi keuangan pada tanggal tertentu (untuk neraca) dan periode (untuk laporan laba rugi). Laporan  keuangan  biasanya  disiapkan  untuk  setiap  periode,  misalnya  diproduksi  triwulanan  atau semesteran  untuk  kebutuhan  orang  dalam  suatu  entitas,  sedangkan  pelaporan  untuk  kepentingan eksternal  biasanya  dibuat  tahunan  / annual  report .  Laporan  keuangan  menurut  SAK  ETAP  update Tahun  2015,  terdiri  dari  ;  laporan  posisi  keuangan  ,  laporan  laba  rugi,  laporan  perubahan  ekuitas, laporan arus kas, catatan atas laporan keuangan (Sirait, 2017).

## Analisa Laporan Keuangan
Laporan  keuangan  yang  dilaporkan  untuk  pihak-pihak  berkepentingan  merupakan  informasi historis, sedangkan keputusan yang diambil perusahaan untuk masa yang akan datang menurut (Sirait, 2017) sehingga  agar  laporan  keuangan  tersebut  bermanfaat  bagi  penggunanya  maka  perlu  digali  isi kandungan dari laporan keuangan tersebut. Laporan keuangan perlu diuraikan dari suatu bahasan yang kompleks  dengan  menjabarkan  ke  hal  yang  lebih  detail  sehingga  analisa  tersebut  berupaya  agar bermanfaat  untuk  pengambilan  keputusan  atau  penyelesaian  masalah.  Sedangkan  menurut  Kasmir (2016), analisis ini memberikan informasi total aset, kuantitas modal dan  utang yang ada di  laporan posisi  keuangan  serta  nilai  penghasilan  yang  didapat  dikurangi  dengan  keseluruhan  biaya  yang dikeluarkan usaha selama waktu tertentu dimana pemangku kepentingan dapat mengetahui keuntungan hasil dari kerjanya selama periode tertentu yang informasinya disajikan pada laporan laba rugi.

## Financial distress
Menurut (Hutabarat, F, 2020), suatu keadaan manakala sebuah perusahaan tidak bisa membayar utangnya baik jangka panjang maupun yang akan jatuh tempo kepada pihak-pihak lain (kreditur) karena mengalami kekurangan dana disebut dengan keadaan financial distress . (Setiawan & Amboningtyas, 2018) mengemukakan terdapat tiga penyebab utama kondisi financial distress yaitu (1) Neoclassical , karena  tidak  adanya  ketepatan  perusahaan  dalam  mengalokasikan  sumber  daya  (2) Financial , disebabkan  adanya  kesalahan  struktur  keuangan  sehingga  berdampak  dalam  waktu  dekat  terjadi kebangkrutan,  (3) Corporate  governance ,  disebabkan  perusahaan  sudah  memiliki  struktur  aset  dan keuangan baik, namun terdapat kesalahan dalam pengelolaan asset-aset perusahaan.
Faktor lain yang dapat menjadi penyebab financial distress menurut (Damodaran, Aswath, 1997) adalah  masalah  intern    berupa  likuiditas,  tingkat  utang  dan  kerugian  operasional  perusahaan  selama beberapa tahun. Penyebab ekternal dapat berupa kebijakan pemerintah seperti tingginya kenaikan tarif pajak dan kenaikan suku bunga pinjaman yang membebani operasional usaha.

## Altman Z-Score Model
Edward  I. Altman yang  dalam  pencariannya  menemukan  formula  pendeteksi  kebangkrutan dengan  melibatkan  perusahaan  yang  dipilih  secara  acak  selama  20  tahun  baik  perusahaan  yang mengalami pailit maupun sehat masing-masing sebanyak 33 perusahaan, sehingga total sampel yang dipakai berjumlah 66 perusahaan. Pendapatnya, Z-Score adalah skor yang diberikan kepada perusahaan dengan  menggunakan  perhitungan  berupa  perbandingan  keuangan  dengan  rumus multivariate discriminan  analysis (MDA)  dan  hasil  dari  formula  tersebut  diinterpretasikan  kedalam  beberapa kategori yang telah di tetapkan. Perbandingan komponen keuangan ini menggambarkan kemampuan sebuah  entitas  usaha  bisa  menciptakan  jumlah  pendapatan  yang  memadai  untuk  menginvestasikan jumlah  asetnya  dan  bisa  menunjukkan  efisiensi  operasional  dimana  total  aset  perusahaan  dapat digunakan untuk menjual dan memperoleh keuntungan (Altman, E. I., 1968). Model Altman mengalami perkembangan  penelitian  agar  formula  skor  dapat  diterapkan  di  semua  jenis  perusahaan  baik  yang
belum maupun sudah go public . Z-Score varian terakhir merupakan model paling praktis dan fleksibel dalam memprediksi kebangkrutan karena bisa digunakan untuk manufaktur maupun non-manufaktur, sudah go-public maupun belum (Aprilia, 2022). Formula yang digunakan (Altman, E. I., Edith, H., & Wang, W., 2019) :
Keterangan: Z”  : indeks kebangkrutan
X1  : harta lancar dikurangi utang lancar/jumlah harta X2  : laba ditahan / jumlah harta X3  : laba sebelum bunga dan pajak/ jumlah harta X4  : nilai buku ekuitas/nilai buku utang
Cut  off digunakan  sebagai  pembatas  sebuah  perusahaan  dikatakan  sehat,  rawan  bangkrut  atau bangkrut didasarkan pada nilai Z-score dengan kriteria apabila Z < 1,1 (Bangkrut), sedangkan apabila Z  diantara  lebih  besar  dari  1,1  atau  kurang  dari  2,6    masuk  kategori Grey  Area /rawan  bangkrut. Sedangakan bila Z lebih besar dari 2,6 diartikan perusahaan dalam kondisi sehat.

## Grover G-Score Model
Model Grover ditemukan oleh Jeffrey S. Grover adalah desain dan evaluasi model Altman Z- Score.  Penelitiannya  menggunakan  sampel  dari  model Altman sebelumnya,  namun  menambahkan perbandingan nilai keuangan baru. Secara acak penelitiannya melibatkan perusahan-perusahaan yang pailit maupun yang sehat masing-masing sejumlah 35 entitas selama 14 tahun. Formula sama dengan yang digunakan (Yunita & Wibowo, 2021) :
Keterangan: G : indeks kebangkrutan X1  : harta lancar /jumlah aktiva X2  : laba sebelum bunga dan pajak/ jumlah aktiva X3  : laba setelah bunga dan pajak / jumlah aktiva
Cut off yang berlaku pada formula ini sebagai nilai batas dikatakan sehat atau pailit didasarkan nilai G-score dengan kriteria apabila G lebih besar atau sama dengan 0,01 diartikan sehat sedangkan bila G lebih kecil atau sama dengan -0,02 berarti kondisinya bangkrut.

## Model Springate
Model Springate dikemukakan  Gorgon  L.  V. Springate yang  juga  dapat  dikatakan pengembangan dari formula milik Altman dengan melibatkan beberapa indikator keuangan yang umum dapat  digunakan  sebagai  prediktor financial  distress .  Model Springate memilih  4  indikator  dalam formula  penentuan  skor  perusahaan  yang  kemudian  digunakan  menentukan  kategori  perusahaan bangkrut atau tidak dengan menggunakan formula (Tiono, 2020) :
Keterangan: S : indeks kebangkrutan X1  : harta lancar dikurangi utang lancar/jumlah aktiva X2  : laba sebelum bunga dan pajak/ jumlah aktiva X3  : laba sebelum pajak / jumlah aktiva X4  : penjualan / jumlah aktiva
Cut off digunakan sebagai pembatas sebuah perusahaan dikatakan sehat atau  pailit didasarkan nilai S-score dengan kriteria apabila S lebih besar dari 0,862 dikategorikan perusahaan sehat tetapi S yang lebih kecil dari  0,862 dikategorikan kondisi pailit.

## Model Zmijewski
Metode yang menggunakan teknik random sampling ini digagas oleh Zmijewski . Menurutnya, untuk mendapatkan  ukuran  frekuensi  kemungkinan  kebangkrutan,  terlebih  dahulu  ditentukan  proporsi  dan populasi sampel. Formula yang digunakan dalam menentukan indeks kebangkrutan dicari dengan cara membagi seluruh sampel yang mengalami pailit dengan seluruh jumlah sampel sehingga dengan metode ini  ditemukan  sebuah  formula  yang  menentukan  besaran  frekuensi  sebuah  perusahaan  diprediksi
mengalami financial distress ataukah nonfinancial distress dengan menggunakan rumus (Tiono, 2020):
Keterangan:
X : indeks kebangkrutan X1  : laba setelah bunga dan pajak / jumlah aktiva X2  : jumlah utang / jumlah aktiva X3  : harta lancar / utang lancar Cut off digunakan sebagai pembatas sebuah perusahaan dikatakan sehat atau bangkrut didasarkan nilai X-score dengan kriteria apabila X > 0 (Bangkrut) dan X < 0 (Tidak Bangkrut).

## Uji Tingkat Akurasi
Formula  yang  digunakan  guna  mengetahui  tingkat  akurasi  tiap  model  prediksi  kebangkrutan menggunakan rumus (Purnomo & Hendratno, 2019) :
Prediksi benar didapatkan dari kondisi kenyataan yang dialami perusahaan dilihat dari laba bersihnya. Dikatakan mempunyai prediksi yang benar bila perusahaan mengalami laba bersih positif dan prediksi model menyatakan tidak bangkrut atau kondisi perusahaan mengalami laba bersih negatif dan prediksi model menyatakan  bangkrut.  Sebaliknya,  dikatakan mempunyai  prediksi  yang salah (tipe  error) bila perusahaan  mengalami  laba  bersih  positif  tetapi  prediksi  model  menyatakan  bangkrut  atau  kondisi perusahaan  mengalami  laba  bersih  negatif  tetapi  prediksi  model  menyatakan  tidak  bangkrut  dengan menggunakan rumus (Purnomo & Hendratno, 2019) :

## Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran penelitian yang dapat digambarkan dari uraian diatas adalah seperti bagan dibawah ini :

## Gambar 1 Kerangka Pemikiran

## Hipotesis
Hipotesis yang diajukan berdasar kajian teori dan pengalaman beberapa penelitian : H1 :  Terdapat perbedaan signifikan prediksi kebangkrutan emiten saham subsektor transportasi di BEI periode 2018-2021 menggunakan model Altman , Grover , Zmijewski dan Springate .
H2 :  Menetapkan  model  prediktor  terakurat  dalam  mendiagnosis  kebangkrutan  emiten  saham subsektor jasa transportasi di BEI pada rentang waktu 2018-2021.

## METODE

## Jenis Penelitian, Populasi dan Sampel
Jenis  riset  kuantitatif  dengan  pendekatan  komparatif  digunakan  dalam  riset  ini,  dari  populasi seluruh emiten saham subsektor jasa transportasi sebayak 46 emiten yang melantai di BEI mulai tahun
2018-2021,  ditemukan  melalui  teknik purposive  sampling sampel  sejumlah  8  usaha  pada  subsektor transportasi  yang  tergolong  papan  utama  ( main  board )  dan  secara  konsiten  menyajikan financial statement yang  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder. Financial  statement yang  dianalisa adalah  tahun  2020-2021  karena  tahun  tersebut  merupakan  2  tahun  awal  sejak  ada  pengumuman pandemi, sedangkan laporan  keuangan  pra-pandemi menggunakan tahun 2018-2019 berfungsi sebagai pembanding  agar  dapat  terlihat  dengan  jelas  kinerja  perusahaan  apakah  telah financial    distress sebelumnya ataukah hanya mengalami bangkrut setelah ada pandemi.

## Teknik Analisa Data
Langkah  pertama  dengan  cara  mengumpulkan  data,  menghitung  rasio  dengan  cara membandingkan data keuangan sesuai formula masing-masing model, kemudian mencari nilai skor atau indeks  sesuai  model  masing-masing.  Dari  skor  tersebut,  dilakukan  penginterpretasian  sesuai  dengan kriteria yang ditetapkan di tiap model. Kegiatan pengintepretasian tersebut  dengan memperhatikan nilai pembatas/ cutoff sebagai prediktor, sehingga ditemukan perusahaan mana yang diprediksi mengalami bangkrut ataupun sehat. Agar diketahui berapa besar perbedaan dari empat model prediktor tersebut dalam memprediksi financial distress, maka langkah berikutnya adalah melakukan perbandingan nilai rata-rata tiap model yang dimaksud pada hipotesis dengan uji K sampel independen Kruskal Wallis . Nilai  Asymp.  Sig  (2-tailed)  yang  kurang  dari  0,05  menunjukkan  adanya  perbedaan  signifikan  pada keempat  model  yang  diujikan,  begitu  pula  sebaliknya.  Langkah  terakhir  melakukan  penghitungan keakuratan masing-masing model prediktor kebangkrutan dengan cara membagi jumlah sampel dengan prediksi benar dengan total sampel, nilai tertinggi terpilih sebagai model yang terakurat.

## HASIL
Tabel  1  dibawah  ini  merupakan  hasil  prediksi  kebangkrutan  keempat  model  apabila  formula diaplikasikan  pada  emiten  saham  jasa  transportasi  selama  periode  2018-2021.  Pada  model Altman mendiagnosis  sebanyak  19  laporan  keuangan  berada dalam  kondisi  “Bangkrut”,  sebanyak  6  laporan keuangan  didiagnosis  “Rawan  Bangkrut”  dan  7  laporan  keuangan  lainnya  dalam  keadaan  “Sehat”. Diagnosis model Grover mengklarifikasi  sebanyak 10  laporan  keuangan  dalam  keadaan “Bangkrut” sedangkan  22    laporan  keuangan  lainnya  diprediksi  dalam  keadaan  “Sehat”.  Sedangkan  model Springate memprediksi 27 laporan keuangan dalam keadaan “Bangkrut” dan hanya 5 laporan keuangan diprediksi dalam keadaan “Sehat”. Kemudian model Zmijewski memprediksi hanya 3 laporan keuangan dalam keadaan “Bangkrut”, dan 29 laporan keuangan lainnya diprediksi dalam keadaan “Sehat”.
Tabel 1
Prediksi Model Altman, Grover, Springate dan Zmijewski Tahun 2018-2021

## Uji Statistik Deskriptif

## Tabel 2 Hasil Uji Satatistik Deskriptif

## Sumber : data olahan
Baik nilai minimum sebesar -62,604 dan maksimum 53,981  dari 32 sampel adalah dari model Altman . Diagnosis formula Grover memegang rekor standar deviasi yang paling rendah sebasar 1,097, sedangkan yang paling tinggi 23,504 menggunakan formula Altman . Sedangkan bila ditinjau dari nilai rata-rata  paling  rendah  -6,071  menggunakan  model Altman dan rata-rata  paling  tinggi  0,416 dengan diagnosis model Springate .

## Uji Normalitas

## Tabel 3 Uji Normalitas

## Sumber : data olahan
Nilai signifikansi uji normalitas tabel 3 mengungkapkan bahwa seluruh model yang digunakan untuk mendiagnosis kebangkrutan ditemukan sebesar 0,000. Keempat nilai di atas menunjukkan hasil yang  nilainya  lebih  kecil  dari  0,05,  sehingga  dapat  diinteprtasikan  bahwa  semua  formula  yang digunakan pada masing-masing model memiliki data tidak berdistribusi secara normal.

## Uji Beda Kruskal Wallis Test

## Tabel 4 Uji beda Kruskal Wallis

## Sumber : data olahan
Setelah  melalui  uji  normalitas Kolmogorov-Smirnov maupun Shapiro  Wilk yang  menemukan semua  sampel  data  variabel  penelitian  terbukti  tidak  terdistribusi  secara  normal,  maka  langkah berikutnya melakukan uji nonparametris yaitu Kruskal Wallis Test sehingga diketahui berapa tingkat signifikansi perbedaan prediksi kebangkrutan dari kempat model tersebut. Diperoleh skor Asyimp.sig sebesar  0,000,  yang  berarti  <  0,005,    mengungkapkan  adanya  perbedaan  secara  signifikan  prediksi kebangkrutan dari keempat formula pada model yang digunakan dalam riset ini. Penelitian ini sejalan dengan  (Sudrajat  &  Wijayanti,  2019) bahwa  ada  signifikansi  perbedaan  prediksi  mendiagnosis
kebangkrutan  yang  memakai  model Grover,  Altman dan Zmijewski pada  emiten  saham  manufaktur industri dasar dan kimia yang sahamnya melantai di bursa efek  selama 2015-2018.

## Tingkat Akurasi

## Tabel 5 Tingkat Akurasi Prediksi Kebangkrutan
Sumber : data olahan
Dalam  menghitung  tingkat  akurasi,  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  prediksi  masing- masing model dengan kondisi/kenyataan yang sesungguhnya terjadi pada perusahaan yaitu nilai laba bersih tahun berjalan pada tiap laporan keuangan. Tabel 5 diatas menemukan bahwa model Grover 78% sangat akurat dalam mendiagnosis kebangkrutan , sehingga menjadikan model Grover sebagai model terakurat  memprediksi  kebangkrutan  pada  emiten  saham  subsektor  transportasi  selama  tahun  2018- 2021  dengan  tingkat  error  hanya  sebesar  22%.  Peringkat  kedua  yang  mampu  mendiagnosis memprediksi  kebangkrutan  adalah  Model Zmijewski karena  akurasi  model  ini  setelah  dihitung ditemukan sebesar 75% dengan tingkat error sebesar 25%. Model yang paling rendah akurasinya dalam mendiagnosis kepailitan emiten adalah yang menggunakan formula Altman dan Springate karena kedua model ini sama-sama memiliki tingkat akurasi hanya sebesar 44% dengan tingkat error mencapai 56%. Hasil penelitian  (Fauzan  &  Sutiono,  2017) juga  mengungkapkan  hal  yang sama,  model  yang  paling valid  dalam  memprediksi kebangkrutan  apabila  diaplikasikan formulanya  pada emiten  saham  sektor perbankan  adalah Grover dengan  ketepatan  yang  fantastis  sebesar  100%  tanpa  ada  nilai error sedikitpun.

## SIMPULAN
Memahami hasil penelitian diatas, kesimpulannya adalah ada pebedaan signifikan pada model yang  digunakan  mendiagnosis  prediksi  kebangkrutan  pada  emiten  saham  jasa  transportasi  selama periode 2018-2021 dimana formula riset ini menggunakan model Zmijewski , Springate, Grover, dan Altman. Sementara  keakuratan  keempat  model  yang  dapat  memprediksi  kebangkrutan mengeksplorasikan  bahwa  model Grover mencapai  level  keakuratan  tertinggi  78%  dibanding  tiga model lainnya dalam riset ini. Peringkat kedua mencapai level  75% dipegang oleh model Zmijewski serta yang terakhir level yang paling rendah yaitu model Altman dan Springate dengan nilai  akurasi yang sama besarnya 44%.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate  bankruptcy.
The Journal of Finance , 23 (4), 589–609. Altman,  E.  I.,  Edith,  H.,  &  Wang,  W.  (2019). Corporate  Financial  Distress,  Restructuring,  and Bankruptcy (4th ed.). John Wiley and Sons, Inc. Aprilia, A. M. (2022). Analisis Potensi Kebangkrutan Perusahaan yang Terancam Delisting dari Bursa Efek Indonesia dengan Metode Altman Z-Score [KTTA, Politeknik Keuangan Negara STAN]. http://eprints.pknstan.ac.id/224/
Bisnis.com.  (2021,  February  5). BPS  Catat  Kontraksi  Sektor  Transportasi  Paling  Parah,  Ini  Kata Ekonom . Bisnis.com. https://ekonomi.bisnis.com/read/20210205/98/1352771/bps-catat- kontraksi-sektor-transportasi-paling-parah-ini-kata-ekonom
Damodaran, Aswath. (1997). Corporate Finance Theory and Practice . Jhon & Wiley and Sons. Inc.
Darsono & Ashari. (2005). Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan . Andi. Dayak  News.  (2020,  June  6). DI  KOBAR,  TUKANG  OJEK  “MENJERIT”  DAMPAK  COVID-19— Dayak News . https://dayaknews.com/kotawaringin-barat/di-kobar-tukang-ojek-manjrit-dampak- covid-19/
Fahmi Wahyudin. (2022). Analisis Keakuratan Prediksi Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-Score,  Springate,  dan  Zmijewski  pada  Perusahaan  Pertambangan  di  Bursa  Efek  Indonesia Tahun  2016-2020 [Skripsi,  UNIVERSITAS  ISLAM  NEGERI  SULTAN  SYARIF  KASIM RIAU]. https://repository.uin-suska.ac.id/61617/
Fauzan,  H., &  Sutiono,  F. (2017).  Perbandingan  Model  Altman  Z-Score,  Zmijewski,  Springate,  dan Grover Dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Perbankan (Studi Kasus Pada BEI Tahun 2011 – 2015). JURNAL ONLINE INSAN AKUNTAN , 2 (1), 49–60.
Ghosh, B. (2017). Bankruptcy Modelling of Indian Public Sector Banks: Evidence from Neural Trace.
International  Journal  of  Applied  Behavioral  Economics  (IJABE) , 6 (2),  52–65. https://doi.org/10.4018/IJABE.2017040104 Hutabarat, F. (2020). Analisis Kinerja Keuangan Perusahaan . Desanta Muliavisitama. Kasmir. (2016). Analisis Laporan Keuangan . Raja Grafindo Persada.
Nur, D. A. R., Ismadharliani, A., & Sudharyati, N. (2022). Analisis Komparatif Tingkat Akurasi Model Prediksi Kebangkrutan antara Model Altman, Zmijewski, Springate dan Grover pada Perusahaan Delisting 2018 di Bursa Efek Indonesia. Ekonomis: Journal of Economics and Business , 6 (2), Article 2. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v6i2.691
Okwita,  A.  (2019).  Peranan  Transportasi  Boat  Pancung  dalam  Mengembangkan  Perekonomian Masyarakat  di  Pulau  Buluh  Kota  Batam. HISTORIA:  Journal  of  Historical  Education  Study Program , 4 (2), Article 2. https://doi.org/10.33373/hstr.v4i2.1930
Purnomo, A. F., & Hendratno. (2019). Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Metode Altman Z-score, Grover, Dan Zmijewski Pada Perusahaan  Minyak Dan Gas Bumi Yang Terdaftar Di Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2013-2017  |  Purnomo  |  eProceedings  of  Management . https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/article/view/9560 Setiawan, H., & Amboningtyas, D. (2018). Financial Ratio Analysis for Predicting Financial Distress Conditions  (Study  on  Telecommunication  Companies  Listed  In  Indonesia  Stock  Exchange Period 2010-2016). Journal of
Management , 4 (4), Article 4.
http://jurnal.unpand.ac.id/index.php/MS/article/view/925
Sirait, P. (2017). Analisis Laporan Keuangan (Pertama). Ekuilibria. Suara.com. (n.d.). Menhub Sebut Pelaku Industri Sektor Transportasi Terancam Bangkrut . Retrieved October  26,  2022,  from  https://www.suara.com/bisnis/2020/08/11/125050/menhub-sebut- pelaku-industri-sektor-transportasi-terancam-bangkrut
Sudrajat, M. A., & Wijayanti, E. (2019). Analisis Prediksi Kebangkrutan (Financial Distress) dengan Perbandingan  Model  Altman,  Zmijewski  dan  Grover. INVENTORY:  JURNAL  AKUNTANSI , 3 (2), Article 2. https://doi.org/10.25273/inventory.v3i2.5240 Tiono,  K.  B.  (2020). Analisa  Prediksi  Terjadinya  Kebangkrutan  Terhadap  Perusahaan  Sektor Pertambangan  Sub  Sektor  Minyak  dan  Gas  Bumi  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode  2014-2018  dengan  Menggunakan  Model  Altman  Z-Score,  Model  Springate,  Model Grover, dan Model Zmijewski . 29.
Wahyuni, S. F., & Rubiyah, R. (2021). Analisis Financial Distress Menggunakan Metode Altman Z- Score, Springate, Zmijeski Dan Grover Pada Perusahaan Sektor Perkebunan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Maneggio: Jurnal Ilmiah Magister Manajemen , 4 (1), Article 1.
Wulandari, E., & Fauzi, I. (2022). Analisis Perbandingan Potensi Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski Pada Perusahaan Real Estate dan Property di Bursa Efek Indonesia | Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS) . http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/ekuitas/article/view/1743
Yunita,  R.  T.,  &  Wibowo,  D.  (2021).  Kemampuan  Teori  Model  Altman,  Springate,  Grover,  dan Zmijewski  dalam  Memprediksi  Financial  Distress  Perusahaan  Transportasi. Jurnal  Ilmu  Dan Riset Akuntansi (JIRA) , 10 (11), Article 11.
http://jurnalmahasiswa.stiesia.ac.id/index.php/jira/article/view/4337